Exploring faculty development initiatives in medical education in resource-limited settings: perspectives and challenges
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Faculty Development Programs (FDPs) are integral to institutional priorities to support staff members in leveraging the skills necessary to deliver quality education and enhance the overall learning experience. Little is known about their impact in resource-limited settings. Therefore, the objective of this study was to evaluate the perceptions of medical and health faculty members in Sudan toward FDPs by exploring their views on their performance, the learning environment, and the challenges hindering program implementation. METHOD: A descriptive, cross-sectional survey consisting of twenty-six items was used to collect data from faculty members to assess their perceptions of the FDPs. RESULT: There was a 77% response rate (n = 103) to the survey from the targeted sample size of 134. Most of the staff members (90.3%, n = 93) perceive FDP activities as beneficial for enhancing their teaching abilities, while 70.9% (n = 73) see improvement in research practices, and 54.4% (n = 56) observe benefits to their clinical skills. Fewer respondents (46.6%, n = 48) reported improvements in their scientific publications. However, several challenges were identified, with time constraints perceived as a major obstacle to effective program implementation. CONCLUSION: In a resource-limited setting, evaluating the program's effectiveness plays a pivotal role in improving its activities. Providing additional resources, enhancing institutional support, and improving accessibility to activities can strengthen the program's success, ultimately benefiting both staff and students. These insights may offer valuable guidance for institutions facing similar constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».